国内的数据集市产品都有哪些

国内大数据平台产品有哪些？大数据技术已成为当今数字经济的核心驱动力，国内大数据平台产品经过多年发展，已经形成了较为完善的生态体系。这些平台产品在数据采集、存储、处理、分析和应用等环节发挥着重要作用，为政府决策、企业运营和科学研究提供了强有力的支持。大数据平台的基本分类国内大数据平台产品可以按照功能和技术栈分为几大类。首先是基础架构类平台，这类产品主要提供分布式存储和计算能力，能够处理海量结构化与开箱即用的解决方案。主流技术架构特点国内大数据平台产品在技术架构上各有特色。一些平台采用批流一体的架构，能够同时处理实时数据和历史数据，满足不同场景下的时效性要求。这类平台通常具备低延迟、高吞吐的特点处理方面，部分平台引入了内存计算和图计算等先进技术，显著提高了复杂查询和分析的效率。特别是对于关联性强的数据，图计算引擎能够发现传统方法难以察觉的模式和关系。典型应用场景国内大数据平台产品已经在众多领域进一步增加。国内大数据平台产品需要不断创新，提高实时处理能力和边缘计算支持，以满足日益复杂的应用需求。同时，合规使用数据、挖掘数据价值、保障数据安全将成为平台发展的关键方向。

国内数据治理产品：构建数字时代的基石在数字经济蓬勃发展的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继实施，数据治理的重要性日益凸显。国内数据治理产品应运而生，为企业、政府机构提供全方位的数据管理解决方案，成为数字化转型过程中不可或缺的基础设施。数据治理产品的核心功能国内数据治理产品通常包含四大核心模块，形成完整的数据生命周期数据的准确性、完整性和一致性。数据安全治理模块是产品的"守门人"，提供数据分级分类、访问控制、脱敏加密等安全防护措施，满足合规要求。而数据标准管理模块则充当"数据翻译官"，统一数据定义和口径，消除部门间的数据语言障碍。这些模块协同工作，共同解决数据孤岛、质量参差、安全风险等痛点问题。技术架构的创新特点现代数据治理产品在技术架构上呈现出三大特点。基于云原生的设计理念，产品能够灵活部署在公有云、私有云或混合云环境，支持弹性扩展。人工智能技术的深度集成，使得数据分类、质量检测等环节实现了自动化、智能化，大幅提高效率。尤为值得一提的是，许多产品采用了"低代码"配置方式，通过可视化界面降低使用门槛，让

ERP底层的交易数据库国产化，能给为企业带来哪些好处?降低成本：国产化交易数据库可以降低企业的采购成本，因为国产数据库通常价格更低，而且在国内更容易获得技术支持和售后服务。提高效率：国产化交易数据企业信息安全。促进创新：国产数据库通常拥有更高的自主研发能力和技术创新能力，能够为企业提供更多元化的产品和服务。同时国产化交易数据库可以提高企业的竞争力，更能够满足国内企业的业务需求，能够帮助企业更好地应对市场竞争和变化。近年来，国内数据库技术取得了长足的发展，涌现出一批具有竞争力的国产数据库产品。这些产品在性能、可靠性、安全性等方面已经达到甚至超过了国外同类产品的水平，能够满足国内ERP系统的需求库可以提高企业的运营效率，因为国产数据库通常更适合国内企业的业务需求，更容易与企业的其他系统集成，从而提高数据处理速度和准确性。增强安全：国产数据库通常更注重国内法律法规和政策要求，能够更好地保护企业的数据安全和隐私。当前，我国企业在信息安全方面面临着严峻的挑战。一些国外数据库产品可能存在后门漏洞，容易被黑客攻击，给企业信息安全带来威胁。而采用星环科技国产化数据库则可以有效避免这种情况的发生，保障

风险数据集市主要分为依赖数据仓库、独立数据集市和混合数据集市三类，每一类都有其独特的特点与应用场景。依赖数据集市纯粹来自数据仓库，所有分组的依赖将形成企业数据仓库，它纯粹是数据仓库的一个子集。由于中央组织的所有产品的定级工作。它结合了依赖数据仓库和独立数据集市的优点，既能利用数据仓库的成熟数据处理能力，又能灵活接入外部数据源，适用于业务复杂、数据来源多样的金融机构。显著特点与优势风险数据集市具有解锁风险数据集市：金融风控的“智慧大脑”风险数据集市：金融界的新宠在金融领域，风险数据集市正迅速崛起，成为众多金融机构的“新宠”。随着金融市场的日益复杂和竞争的加剧，金融机构面临着前所未有的风险挑战。从信用风险、市场风险到操作风险，每一种风险都可能对金融机构的稳健运营造成重大影响。而风险数据集市的出现，为金融机构应对这些风险提供了有力的支持。在过去，金融机构在风险管理方面往往面临着诸多困境。数据分散在各个业务系统中，缺乏有效的整合与统一管理，导致数据质量参差不齐，数据获取和分析的效率低下。这使得金融机构在进行风险评估、预警和决策时，常常受到数据的限制，难以做出及时、准确的判断。而风险数据集市

什么是数据集市？数据集市旨在满足单个数据团队或业务线的特定需求。与数据仓库相比，数据集市通常更小更集中，一般作为企业大型数据仓库的一个子集存在。数据集市通常用于分析、商业智能和报告。数据集市是中央数据仓库和数据湖物理现实的第一步。数据集市的特点通常由企业数据团队建立和管理，但也可由业务部门的中小型企业有机地建立和维护。业务组数据管理员负责维护数据集市，终端用户只有只读访问权限--他们可以查询和。围绕特定业务线或使用案例的独特需求而设计。用户通常使用SQL命令查询数据。数据集市的优势单一真实来源：数据集市可作为特定业务线的单一真实来源，因此每个人都能根据相同的事实和数据开展工作。简便性：查找数据的业务用户可以访问精心策划的数据集市，轻松访问他们所关心的数据，而不必涉猎整个数据仓库并将表格连接起来才能获得所需的数据。星环数据集市解决方案数据集市是专门为特定部门/业务/项目设计和构建的数据仓库的一个子部分。由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。

数据集市软件1.数据集市的定义和类型数据集市（DataMart）是一个集成、统一和标准化数据的中心化存储，可以为企业提供决策支持和业务分析。数据集市可以分为以下几种类型：独立型数据集市：直接从操作型数据仓库和其他操作系统，具有灵活的大型存储结构。2.数据集市软件的功能数据集市软件的主要功能包括：数据存储：存储大量的历史数据和实时数据，方便后续的分析和查询。数据集成：将来自不同业务系统和数据源的数据发现数据之间的关系、趋势和规律，为决策提供依据。数据展示：通过报表、可视化图表等方式将分析结果直观地展现出来，为管理者提供直观的数据支持，帮助他们更好地理解业务和做出决策。3.数据集市的构建步骤设计：从业务用户请求数据集市开始，设计阶段涉及需求收集、从各个数据源创建适当的数据、创建逻辑和物理数据结构以及ER图。构建：团队将设计数据集市系统中的所有表、视图、索引等。填充：数据将与元数据一起被提取、转换数据库获取数据，为特定用户或部门提供分析型环境。这种数据集市开发周期短，灵活性高，但可能导致信息孤岛。从属型数据集市：从企业数据仓库获取数据，体系结构更稳定，数据一致性更高。混合型数据集市：数据来自

解锁数据集市：企业数字化转型的“秘密武器”一、数据集市是什么？从定义上来说，数据集市是一个从操作的数据和其他为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。它主要面向部门级业务，聚焦于特定的主题，比如销售数据集市就主要收集和分析与销售业务相关的数据，像销售额、销售量、销售区域、客户购买行为等。数据集市具有以下显著特点：规模小：相较于企业级的数据仓库，数据集市的数据规模相对较小，它不需要涵盖。比如人力资源部门的数据集市，主要关注员工信息、招聘数据、培训记录、绩效考核等与人力资源管理相关的数据，为人力资源部门的各项决策提供数据支持。开发维护自主性高：通常由业务部门自己定义、设计和开发，并且后续的管理和维护也由业务部门负责。这使得数据集市能够更好地贴合业务部门的实际需求，业务部门可以根据自身业务的变化和发展，灵活地对数据集市进行调整和优化。快速实现与高效性：由于其规模较小、需求明确，所以能够快速搭建和实现，能够在较短的时间内为用户提供所需的数据和分析结果，提高决策效率。比如市场部门想要快速分析一次营销活动的效果，通过数据集市可以迅速获取相关数据并进行分析，及时调整营销策略。成本效益好

数据集市(DataMart)是一种面向特定应用的、更小更集中的数据仓库，主要针对具体的、部门级别的应用。与传统的数据仓库相比，数据集市主要针对某一个定的应用，可以更加精细地管理数据，这也是数据集市备受欢迎的主要原因之一。数据集市与大型的数据仓库相比，更小，更加集中，可以更快、灵活地使用和构建。数据集市可以支持特定的业务应用，例如销售、客户服务等方方面面。因此，在数据集市中，数据被组织为更易于使用和查询的形式，以满足特定应用的需求。数据集市通常由一组指定领域内的数据组成，例如零售数据，销售数据，或者客户数据。这些数据来源于公司内部或外部，例如购买记录收集数据和外部供应商的数据。在数据集市内，数据被高度专业化、优化和配置，以保证数据的准确性、一致性和可靠性。同时，在数据集市内，数据也被分段、细分和划分，以便于更加高效地查询、管理和使用。数据集市的主要优点在于其对数据的更高效管理，因为数据集市针对特定应用的需求进行了高度定制。从使用者的角度来看，这些数据非常好用，因它们已经经过处理，使得使用者可以从中获取他们生产和运营所需的信息，而不用进行任何处理或转换。数据集市还可以改善企业的决策过程

什么是数据集市？数据集市（DataMart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据数据是由他们熟悉的术语表现的。星环数据集市解决方案星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模立方体。从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群交互式OLAP分析：采用专为OLAP定制研发的存储引擎、计算引擎，实现交互式OLAP分析多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型混合负载支持与在线扩缩容：支持实时数据与混合负载，支持海量数据的离线批量处理、在线实时分析和多维度的复杂关联统计等功能支持在线扩缩容，对业务无感知、无性能影响

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。